大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于零基础学习python数据分析的路线的问题，于是小编就整理了5个相关介绍零基础学习Python数据分析的路线的解答，让我们一起看看吧。
python数据分析需要学python web。
因为python web 是网页方面的开发的，做数据分析一般都是需要将数据从网站上面获取下来然后再解析获取到自己想要的数据的，而这个时候获取的数据是网页的形式存在的，所以需要懂web方面的技术知识才能够将网页解析出来。
python数据分析起码也得需要本科及以上学历，python数据分析属于技术工种，岗位需求一般有基础数据清洗，数据可视化，数据场景化分析，异动归因等等，整个工作属于公司核心岗，需要不断为业务赋能，作业务的眼睛，所以对人的综合能力要求相当高的。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有***设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得***设的检验而对数据分析的一种方法，是对传统统计学***设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 是python的一个数据分析包， Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data ***ysis）。
pandas指南：
***s://***.toutiao***/i6650277512960016900/
从以下几个方面给出一些建议：
1， 确定分析的目标。 这个确实是非常重要的。许多人不想目标，一上来就开始收集数据，最后自己都不知道要分析什么东西。 即使不能完全清楚目标，也要思考之后带着问题去进行下面的步骤。
2， 准备相关的数据集合。
首先知道自己想提高哪方面的数据分析，比如是金融领域、互联网领域、图像领域或者仅仅是为了学习。 数据集的收集可以自己写爬虫程序爬取、或者从网上下载一些相关领域的数据集。 比如， MovieLens 1M Data Set （ (***://***.grouplens.org/node/73)）
提供了和电影评论相关的数据***。 再比如从UCI dataset (***s://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html) 下载一些经典的数据分析标准数据集用来研究或者学习。
3，准备好数据分析类的工具，选择好所用python的版本，是选用python2或者python3.是选用单独的python或者是类似于anocanda的python的集成包。（推荐新手直接用后者，省去了自己安装用于数据分析包的时间）
4， 熟练使用python的几个用于科学计算、数据分析的库，如numpy, scipy, pandas等。这点会加快分析提升的能力以及减少分析的时间。
到此，以上就是小编对于零基础学习python数据分析的路线的问题就介绍到这了，希望介绍关于零基础学习python数据分析的路线的5点解答对大家有用。
